【摘 要】
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目的:探讨基于多种机器学习分类器建立磁共振表观扩散系数图（apparent diffusion coefficient,ADC）的影像组学模型对直肠癌淋巴结转移的术前诊断价值。材料与方法:回顾性分析2017年11月至2019年11月在兰州大学第一医院经手术病理证实为直肠癌并于术前2周行直肠MRI检查的80位患者的临床和影像资料。按照7∶3的比例随机分成训练集56例和测试集24例。连续性收集2020
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目的:探讨基于多种机器学习分类器建立磁共振表观扩散系数图（apparent diffusion coefficient,ADC）的影像组学模型对直肠癌淋巴结转移的术前诊断价值。材料与方法:回顾性分析2017年11月至2019年11月在兰州大学第一医院经手术病理证实为直肠癌并于术前2周行直肠MRI检查的80位患者的临床和影像资料。按照7∶3的比例随机分成训练集56例和测试集24例。连续性收集2020年2月至2021年11月期间因穿刺活检为直肠癌患者的临床及影像资料,每位患者均行直肠MRI扫描并在两周内行根治手术,经排除后最终纳入31名患者组成验证集。使用A.K.软件对所有患者的ADC图进行图像预处理,然后导入开源软件ITK-SNAP对原发病灶进行VOI的勾画,使用pyradiomics软件提取所有VOI的组学特征。采用Spearman相关性分析和岭回归算法筛选与直肠癌淋巴结转移最具相关性的影像组学标签建立单纯组学模型,将临床特征及MR报告情况进行单因素Logistic回归分析,保留P<0.1的特征与影像组学标签相结合建立临床-组学模型,使用5种不同的机器学习分类器通过五折交叉验证在训练集中训练,并在测试集、验证集中采用受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）、准确度、特异度、灵敏度、精准度和F1-score评价分类器的分类效果。使用Delong检验进行模型、分类器间AUC比较。结果:1.基于ADC图像的影像组学各模型及分类器对直肠癌区域内淋巴结转移状态的分类性能存在差异,综合训练集和测试集各分类器的表现,Bayes gaussian分类器是单纯组学模型中几种分类器表现较好的分类器（0.901（0.816-0.985）,0.667（0.500-0.833））;MLP分类器是临床-组学模型中几种分类器中表现较好的分类器（1.0（1.0-1.0）,0.743（0.591-0.895））。2.通过比较单纯组学模型和临床-组学模型中个分类器在训练集、测试集和验证集的accuracy、F1-score值,可以得出无论是单纯组学模型还是临床-组学模型,Bayes gaussian分类器在训练集、测试集和验证集中的accuracy、F1-score值都较为均衡。3.训练集中只有SVC分类器的临床-组学模型的AUC显著高于单纯组学模型（P<0.05）,但在测试集和验证集中,SVC分类器及其他分类器的单纯组学模型和临床-组学模型之间的对比P值均大于0.05。结论:1.基于DWI序列ADC图像的影像组学特征对术前预测直肠癌淋巴结转移有较好的预测性能,增加临床特征在多数分类器中并不能提高预测的准确性。2.多种分类器之间相互比较,无论单纯组学模型还是临床-组学模型在术前预测直肠癌淋巴结转移时,Bayes gaussian分类器在各个数据集中均表现良好,并且分类性能也较好。
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